卡方分布怎么判断有没有关系 卡方分布和Z分布的区别？

卡方分布怎么判断有没有关系

卡方分布和Z分布的区别？

卡方分布和Z分布的区别？

卡方分布是卡方分布而Z分布是Z分布。

卡方分布可以等于0嘛？

卡方分布是可以等于0的，因为其值域包括0在内。

卡方分布期望和方差的推导？

若X为随机变量，且X满足 X ～ χ 2 ( n )，则它的期望E(X)n，方差D(X)2n

卡方距离识别原理？

卡方距离。卡方距离主要用于衡量两个概率分布的相似性。可以假设两个多维向量中的每个分量都代表概率（分量的和为1），那么卡方距离就是计算这两个概率分布的相似度。具体内容请网络搜索。

为什么卡方分布跟指数分布有关系？

学科间紧密联系的关系。
在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 这是伽马分布的一个特殊情况。 它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。 除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。
指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。
指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t0时有P(Tt s|Tt)P(Ts)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

方分布，F分布，t分布三者之间有什么关系？

自由度为n-1的t分布 的平方等于自由度（1，n-1）F分布。
自由度为m-1的卡方/n-m-1的卡方分布为（m-1，n-m-1）F分布。实际上t分布就是 自由度 1的卡方/自由度为n-1的卡方分布。恩就是这样了，想象t检验的平方不就是( x平均-总体平均u)^2/标准误^2。。标准误^2服从自由度n-1卡方分布。（x平均-总体平均u）服从自由度（2-1）1的卡方分布，so (n-1)自由度t^2F自由度（1，n-1）。。n足够大 t分布近似u分布，及正态分布。2组样本下n不够大t分布为自由度（1，n-1）F分布。卡方分布就是标准误^2分布。多样本下分布自由度（m-1，n-1）F分布就是方差分析。还可以得出一元线性回归的t检验 的平方为F检验，并与F的方差分析等价。多元线性回归就是多因素方差分析等价。n足够大是z或者u检验，或，t检验自由度n-1足够大tu是一样的为正态分布、，n不够大就服从t检验，卡方检验是对标准误的平方检验，信息量小于t检验，所以精确性小于t检验，这就是为什么计数资料结果是率0-1之间并且方差大，用t检验或u检验需要样本大，所以用卡方检验只看方差时就可以检验，但是卡方检验的精确性差了，加强精确性可以用logistic回归。总之u检验，t检验，F检验，卡方检验，一元线性回归，多元性回归在一定条件下互相转化！ 及对于大样本u检验，就是有多个自变量的多元线性回归就是多因素协方差分析，只有一个自变量多元线性回归变为一元线性回归，自变量x有3个或以上的值就是多样本单因素的方差分析，只有2个取值，就是2个样本单因素方差分析，就是F（1，n-1）检验，这个分布开平方就是t（n-1）检验，n足够大所以就是u检验！这就是基础统计检验的关系。